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主题：金融投资讨论
问题：市场微观结构和高频交易是不是一回事？
回答：简单的回答：不是。但是这二者之间的确有千丝万缕的联系，所以在此尝试梳理一下。经典的经济学理论讲的是供需关系决定价格，一般会画两条曲线分别表示供需双方，曲线交点处就是市场价格。这种理论相对来说是很宏观的，因为它只能告诉你根据计算市场价格应该是什么，但不会告诉你这个价格在真实的市场上是怎么形成的。在真实世界，显然不会有人在做买卖之前会先拿出一张白纸往上画供需曲线然后求价格，实际上大家是通过一系列的协商和交互才能最终确定价格。市场微结构就是对交易市场的规则和交易过程的研究，目的是从微观层面上理解价格形成的过程，以及市场规则和结构对交易的影响。对市场微结构的研究本身由来已久，但第一次把这种工作冠上市场微结构这个名字的，应该是1976年 Mark Garman 的一篇论文 Market microstructure，论文名字就叫市场微结构，堪称本领域的开山之作。这片文章分析了两种交易模式（Dealer 和 Auction），给微结构研究提供了一个很好的示范。但真正将微结构研究系统地梳理总结，形成一门学科的集大成者，则是1995年出版的康奈尔大学教授 Maureen O'Hara 的经典著作《Market Microstructure Theory》。在那个年代，交易电子化才刚刚起步，今天的高频交易还远未萌芽，那个时候对微结构的研究显然和高频交易扯不上什么关系。事实上这本书也是理论意义远大于实践。这本书提供了一套理论分析框架，用博弈论，贝叶斯学习等技术对微结构建模和分析。那个时代的学者们更多的是想要建立起交易市场的物理模型，希望像分析物理问题一样来分析交易市场。在这本书里提到的模型大都是理论上的创造，比如会把市场中的参与者分成几种类型，例如做市商，内幕交易者（informed trader），无内幕消息者（uninformed trader）等。有的模型很简单地假定市场价格是做市商通过对自己的库存管理来决定的，有的则是假定价格是通过内幕交易者和其他人之间的博弈来决定，其他人通过贝叶斯方法来不断推测市场上的内幕消息。这些假设的不同会导致模型中的均衡点随之变化，研究者一般是希望通过这些分析来揭示市场中的内在规律，比如 Spread 是如何形成的，成交量对价格有没有影响等。特别的，这本书以由浅入深的方式一步一步拓展研究的深度，通读本书可以很好地帮助你理解学者们是如何构建分析理论的。比如说最初的模型可能只是假设内幕交易者根据内幕消息来下单，整个市场按照每人轮番下单的顺序方式进行交易。在此基础上，可以增加一点变化，使做市商可以通过分析市场上的订单流来推测有多少内幕消息。更进一步，内幕交易者可以变得更聪明，通过模仿无消息者的交易模式来隐藏自己的交易。再然后，可以让无消息者也采取策略，让他们对做市商和内幕交易者的行为做出推断和应变。如此，每一步的改进都会让模型更加复杂，也更加逼近真实世界，通过对不断完善的模型的分析，很多市场的内在特质就会不断被揭示出来。但可以看出这门学科的重点是帮助理解市场结构和运作原理，并非探索赚钱秘笈。所以如果你想通过学习研究这些内容来寻找或者制定交易策略，很可能要失望。甚至在早期，这些理论模型也不需要考虑实际数据，其中很多更是直接假定价格过程是一个鞅，走的是Q宗的路子（P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来？）。沿着这条道路，2006年出版了一本纽约大学教授 Joel Hasbrouck 的著作《Empirical Market Microstructure : The Institutions, Economics, And Econometrics of Securities Trading》，提供了该领域内一些较新的进展。这本书出版于《Market Microstructure Theory》的十年之后，思路上一脉相承，两本对照着看可以看到很多熟悉的概念，比如序贯交易模型（Sequential Trade），库存模型等等。思想上仍然是用理论模型教你去理解市场结构。也许一些实战大牛会对这些研究表示不屑，认为这种纸上谈兵的理论模型根本不能刻画真实的市场和人性。但我认为要想真正对市场结构有深入理解，这是唯一可行的科学道路。真实世界中的变化有千千万，如果不能有效地化繁为简，提炼出抽象的数理模型，我们根本无从探寻市场本质。的确有些传说中的交易员通过经验或是直觉把握到了一些致胜秘笈，但很难让人相信这些技能在脱离了当时的市场环境或是操作人本身的特点之后还能够轻易地复刻。微结构的很多研究或许看起来简陋，但是这些简陋的模型却给更深层次的研究提供了坚实的基础，是无法忽略的。到此为止，微结构的研究都和今天我们所说的高频交易没有太直接的联系。你在这些书里不会看到所谓的低延迟，Co-location等新名词。但学者们显然更清楚这些问题，高频交易作为一个新兴的热门话题也得到学界的关注。2014年 Maureen O'Hara 就给出一篇论文 High Frequency Market Microstructure，介绍在高频交易时代微结构的研究方向，比如高频时代交易规则应该怎么设计，如何监管等。这里值得一提的是一篇同胞的论文，Zhou Yueshen 的 Queuing Uncertainty 就把延迟这个概念引入了微结构的理论模型中，对有延迟情况下的做市商策略做了理论分析。这篇论文赢得了 11th International Paris Finance Meeting 的 Best Paper Award，Zhou Yueshen 本人也凭这篇论文拿到 INSEAD 的教职（顺带一提，此人师从 Albert Menkveld，近两年在高频交易方向也有好几篇很好的论文）。最后要提的是一本最为切合本题的著作，2013年出版的《Market Microstructure in Practice》。这本书不同于之前几本的地方在于，通过大量的数据分析从实践角度解释了微结构在交易方面的价值。比如介绍了因为欧美市场碎片化（fragmentation）而导致的一系列包括高频交易在内的新兴技术（Smart Order Routing，HFT，Dark Pool），各家交易所是如何通过改进交易机制（缩减 tick size，引进做市商等）来竞争客户，交易市场上的一些特征数据（order size，spread）的变化趋势等。这本书的价值和深度如何，我觉得可以由这句我最喜欢的金句来说明：HFT (High Frequency Trading) is the price to pay for fragmentation; it is not possible to put trading venues in competition without agents building high-frequency liquidity bridges across them.这可算是对 HFT 的存在和发展最透彻的解读了。另外，虽然本书主题是微结构，但实际上会让你对交易技术的发展历史和趋势有一个宏观的了解。看完这本书，你会对高频交易者到底在做什么有更深入的了解。（特别一提，这本书实际上对 HFT 持批判态度，并且给出了很多非常有含金量的分析，这也是本书非常值得一读的一个原因。）
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问题：量化投资是什么？
回答：量化投资就是利用计算机科技，采用算法，期望实现“大概率”获胜的一系列技术研究开发、对接股票或期货市场实盘交易的过程，实现量化投资分两种情况：一种是你具备专业的数学建模或程序化开发能力，这种绝大多数人都不具备，因此PASS掉另外一种，是你只是一个小散、或职业股民、或专业投资者。但也不一定具备以上开发与建模的能力，这种情况我建议，直接使用现成的量化交易系统，你只需要先简单实现程序化交易即可，再慢慢构建属于自己的量化交易模型。可以多交流。
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问题：量化投资学习推荐的书籍都有哪些？
回答：国内各种写的量化的书，都是鸡肋，他们本身就是翻译国外或者东拼西凑凑字数赚出版费的，所以不建议看国内的书，有能力的直接看国外的量化投资书籍，毕竟国外量化发展的时间比较早，比国内成熟的多。英文表面上看起来比较难读，但却很好懂，无非就是你单词不认识，查查单词，但是英文的逻辑非常好，看过英文原版书的朋友都知道，英文原版的书逻辑性强，可读性强，慢一点不要紧，只要能读懂，能够深刻理解，比你看那些东拼西凑来的中文书好太多，在这里给你推荐15本国外不错的量化投资书籍，希望对你有帮助：1、Quantum Finance Path Integrals and Hamiltonians for Options and Interest Rates下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831712、Quantitative Financial Risk Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831673、QuantitativeTrading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831484、Quantitative Trading Strategies下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831535、Quantitative Methods in Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831466、Quantitative Credit Portfolio Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831387、Quantitative Strategies for Achieving Alpha下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270830078、Quantitative Risk Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270829509、Quantitative Risk Management Concepts, Techniques and Tools下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708293010、Quantitative Methods in Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708289511、Quantitative Equity Portfolio Management：Modern Techniques and Applications下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708284512、Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708307713、Quantitative Finance Economics下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708289314、Quant Job Interview - Questions and Answers下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708276215、Quantative Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-227082771
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问题：隐马尔可夫模型在金融领域应用前景如何？
回答：我没有具体写代码实现过马尔科夫或者隐马尔科夫链条的计算和应用，就是因为这玩意儿太火自己在网上找资料做一般了解过。隐马尔科夫过程是对隐藏状态进行观察的马尔科夫过程，具有马尔科夫过程的一般性质。
 1) 马尔科夫过程其实是不同状态间的概率转移关系的计算，但你算出状态转移矩阵之后，仍然需要一个初始状态的概率，所以，这种计算就是初始条件敏感的。看的资料中，没有谈及这个问题的一般处理方法。
 2) 马尔科夫过程最显著的假设是“无后效性”。即给定t0时初始状态，那么t>t0状态的条件分布只依赖于t0初始状态，而与t0之前的状态无关。这点提供可能性去对接有效市场理论或者基于有效市场理论的模型，即当前的价格或者某状态已经完全反应了市场的所有信息，因而它的下一步是随机的，无记忆的。但真实的市场情况通常是非充分有效的，由于信息不对称和信息传播速率问题，一个新的信息事件注入市场时，市场的反应是需要时间的，不能立即充分反应新的信息事件。马尔科夫的优点没有去了解过，应该是有很成功的应用例子的，语音识别这个就被经常提到。上面两个“问题”是很多其它模型也有的，理论模型有假设有简化真的太常见了，不能因为这个就不去了解它，能够代码实现，然后再多尝试多反思从而熟悉它的应用场景就好了，马尔科夫就可以试试用到一些非消息非事件驱动的市场或者时间区段内。
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问题：目前市面上并没有高频交易的书籍，那么目前正在靠高频交易持续稳定盈利的那批人是从哪里学的？
回答：大部分人是在海外公司学到的，一部分人是在国内公司学到的，一小部分人是自己摸索+运气碰到的。
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问题：一些数学理论在实际的金融工程的工作中是如何运用的？需要掌握的多深呢？
回答：如果是以股票、期货这些作量化投资，基本运算、指数对数运算、基础统计和概率就OK了，再加点时间序列什么的；如果是套利、对冲可能就会点微积分、协整等。高端点的就是数据挖掘、机器学习、信号处理等，有少数私募或资管以这种纯数学驱动策略为主。如果是利率衍生品、期权等，随机过程、偏微分方程、数值方法绝对是需要的，此外各种数学、物理理论都有可能得到应用
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问题：量化交易从业者收入和前景如何？
回答：我有一壶酒，足以慰风尘；此中有真意，请君倾耳听。期货穷三代，炒股毁一生；市场多变幻，切记谨慎行。都言量化好，恰似聚宝盆；谁试谁知道，原来全是坑。不懂基本面，也不看行情；一张K 线图，回测吓死亲。圣杯在我手，中国好模型；只等钱生钱，荣耀我楣门。凑齐十万块，先交易螺纹；孰料实盘后，天天都揪心。开仓就震荡，趋势总不临；一旦止损后，行情每蹭蹭。如此三番后，开始疑人生；莫非有大户，专盯我模型？劳资就不信，逆市不止损；恰遇黑天鹅，账户一把清。吃饭饭不香，睡觉觉不宁；父母不敢诉，每每梦中惊。别问哥是谁，哥乃过来人；言罢遁地走，深藏功与名。
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问题：为何机器学习不被二级市场玩家重用？
回答：蹭一下热度。机器学习很早就已经应用到2级市场中去了，即使不是完整的使用相关模型，机器学习的理论，技术要点已经融入开发中去。一、为啥觉得相关主流机构没有在使用呢？1.模型策略是相对保密的。2.经典的线性模型，线性因子更容易被人理解，对路演更有帮助。说一堆核心技术，大家都听得云里雾里，对宣传装逼不利。3.我们的圈子，这方面的人才还是相对欠缺的。二、能不能做出与AlphaGo下棋那样生产人类现阶段尚不能理解但行之有效的策略呢？1.目前来看，是可以做出来的，能不能赚钱就是另一回事了。为啥呢？下棋这个行为本身是线性的，有逻辑可寻找，有可以确定的因果必然关系。二级市场，也有逻辑可寻，可因果并不是必然。线性事件中没有必然的因果关系。发生同样的事件，会有两个完全极端的方向变化，二级市场的线性事件是一个浮动概率关系。这是为啥黑箱策略能做出来，但是能不能赚钱是另一回事的主要原因。2.下棋这个行为是一个有限的范围内变化的线性事件。而二级市场，这个范围会随时间的增加，不断增长。随着这个范围的增长，之前的数据样本量就会不断增长，使得原来的数据变得并不可靠。三.看到其他的回答想说一下的1.调参的问题。不管用什么给什么调参，做这个的，之前要知道参数的用途，调整前和调整后对模型的影响有一个预判。逻辑调参比暴力调参要少很多弯路。机器学习中的自动调参过程也是，起码要有一个了解，调参的结果，结果的范围，代表着什么，本身也需要有一个后期的了解和解释，不然在应用的过程，或者多个模块的组合中，很容易出现问题。2.用库的问题。库是方便自己工作，不过乱用py的库是害人的，机器学习里，数据标准化是重中之重。py库的公式不一定合适做这方面的数据标准化。或者说py中的公式并不适合这些数据，这个时候就必须要对公式进行自定义的修改。如果这些库的内涵，定义，公式都搞不清楚，只能说快点重新好好学习。3.关于暴力挖掘的事情。这个事情我做不少，总结一个结论，暴力挖掘，暴力拟合出来的结果，不管我换什么公式，把公式改成什么样子，结果都离不开普遍的随机概率，普遍的风险收益性。对策略模型的绩效提升意义都不大。最后依然会回归到最基础的线性问题与市场不可预测性的问题上。四、开发方向，以即时数据的统计分析为基础，注重发撤单逻辑的规范性，将所有数据形成线性数据，采用统一或能统一的数据标准化后数据进行分析，并能将标准化后的数据进行合理还原。累，到此为止。。。。。。。
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问题：交易员们最艰难的时候是如何度过来的？
回答：2014年4、5月份，是我的交易生涯最黑暗的月份，当时陷入了一种亏钱-->不敢开仓-->犹豫中开仓-->又亏钱 的恶性循环。交易心态极差，几乎没有收入，除了工作的压力，还有来自家庭的压力，来自女友的压力……挫败感笼罩，每天开盘下单都带着恐惧，怕亏钱。现在想想当年的自己真的很不成熟（现在已经把交易当做数字游戏）尝试自我调节的方式是健身+跑步宣泄。跑步最开始的30分钟是用尽全力地跑，边跑边在心中咒骂这个市场，最近看谁不爽就骂谁，骂遍整个宇宙……30分钟以后就没力气骂了，进入一种麻木、双腿却仍在往前机械蠕动的状态，此时只能感受到自己的肺快炸了，大脑空白，再跑一段，恩，就舒畅了（其实是累趴了），那时候也是我身材最好的一段时光看到这里，你可能会以为这是一篇励志文，呵呵呵.....然而跑步并没有什么卵用，直到6月份又开始赚钱了，我马上整个人舒畅了。所以说，赚钱，对交易员来说就是包治百病的神药。
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问题：为什么身边越来越多的程序员进入量化投资领域？
回答：首先要知道量化私募到底有多赚钱? 量化投资，是指通过数量化模型，建立科学投资体系以获取收益。量化投资最鲜明特征就是模型，也就是说，所有决策都是依据模型做出的。比如，按照行业配置模型确定超配或低配的行业、依靠股票模型挑选股票。每一次决策，都要通过数字程序运行模型，而不是凭感觉。这样有助于克服人性的弱点，比如投资中易犯的贪婪、恐惧、侥幸等心理。从市场发展来来看，量化投资在海外已经占据极大比例规模，最近几年正逐步为中国投资者所熟悉。数据显示，自2010年沪深300股指期货推出以来，国内百亿以上量化私募目前已有26家。另据中信证券研究部估算，截至今年二季度末，国内量化类私募基金管理资产规模达到10340亿元，正式迈过1万亿关口，在证券私募行业的占比攀升至21%。量化私募的突飞猛进，除了规模，还有业绩。今年以来，量化私募赚钱效应显著，不仅整体业绩大幅跑赢市场，百亿量化私募的平均业绩更是超过20%。私募排排网数据显示，截至12月初的数据，仍有多家主观多头百亿私募跌幅超10%，但是26家百亿量化私募不仅今年收益全部为正，并且今年以来平均收益达到21%。其中，鸣石投资、聚宽投资、佳期投资、金戈量锐、世纪前沿私募基金、天演资本、凡二投资等7家百亿量化私募今年以来的业绩超过30%，鸣石投资依旧是冠军，年内收益逼近40%；因诺资产、宽投资产、启林投资、盛泉恒元等4家百亿量化私募今年收益也均超过20%；明汯投资、衍复投资、九坤投资、灵均投资、宁波幻方量化等12家私募年内收益率介于10%-20%之间，只有3家私募年内收益率低于10%。“部分头部量化私募的核心员工可能还不止5000万元。北京某头部量化私募去年就有员工年终奖拿千万元级别了，起码在3000万元以上，今年量化业绩整体不错，超5000万元也比较正常。”如此高额奖金，从机构人士处得到证实，其表示这一年终奖水平在业内并不夸张。除了羡慕还是羡慕！一年就挣5套别墅，一下就财富自由了!，程序员干嘛不去量化行业赚一笔。 截至2021.12.15，目前有102家证券类私募规模破百亿，其中，27家为量化私募。27家百亿量化私募分别为鸣石投资、聚宽投资、佳期投资、金戈量锐、世纪前沿私募基金、天演资本、凡二投资、因诺资产、宽投资产、启林投资、盛泉恒元、明汯投资、衍复投资、九坤投资、灵均投资、宁波幻方量化、金锝资产、进化论资产、诚奇资产、赫富投资、黑翼资产、千象资产、阿巴马资产、九章资产、申毅投资、呈瑞投资、星阔投资
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问题：交易员行业存在哪些公理？
回答：赚了是命好，不亏是本事
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问题：统计套利中的「协整」是什么意思？
回答：这个问题其实很值得思考，而不是直接照搬计量经济学教材或者很犬儒地认为协整没用。我就以纯理论角度试答“统计套利中的协整”，而不仅仅是时间序列分析中的协整。在计量经济学的范畴内，协整有很多方法，比如常见的Engel-Granger Test、Johansen Test等等，回答题主的问题可能把这几个方法摆上来就皆大欢喜，反正很多人都觉得这是几句话就能解决的问题。但是，计量经济学往往教给了我们模型和方法，但其背后的原理很少有人深究，我们往往直接就拿着方法去解决实际问题了，而且问题本身和计量方法之间究竟有什么关联，更是很少有问题研究者会去深究。当然这里没有批评计量经济学的意思，事实上这是一门很了不起的学科，我本人也很喜欢。只是在这个“协整在统计套利中的应用”的问题背景下，照搬计量经济学教材是没有意义的，特别是一想到要解释向量自回归（VAR）/向量移动平均（VMA）、平稳性（stationarity)、单位根（unit root）、时间序列分解（decomposition）等等概念。这是不必要的。而我们要做的是尽可能直观地回归到统计套利的基本原理，然后再探讨一个不限于具体模型的（model-independent）协整理念是为什么、以及如何可以应用到统计套利里面。统计套利是均值回归策略的一种。在随机过程里，有一个叫O-U过程（Ornstein-Uhlenbeck process）是用来描述均值回归过程的。所以我们从原理上剖析统计套利，是无法绕开O-U过程的。O-U过程就是：如果时序矩阵是服从O-U过程，那么它就具有均值回归（mean-reverted）特点。为转移矩阵代表均值回归的速度，代表均值，代表波动幅度，代表维纳过程（Wiener process）。可得解析解： (详见wikipedia）那么这个O-U过程有什么用呢？我们先不要着急，也不要纠结这一坨东西是什么。我们先回到这个随机微分方程中的。由于矩阵在实数域，那么它的特征值可能是实数，也可能是共轭复数：和，K+2*J=N。我们令矩阵为剔除虚部的特征向量，那么转移矩阵就可以分解为：然后我们就要在矩阵上做些文章了。我们引入一个仿射变换（affine transformation）通过伊藤引理（Ito's Lemma）将带入到O-U过程里，得到 (其中)因为这也是一个O-U过程，所以它的解同样服从正态分布（），其中为确定性漂移项，为自协方差（autocovariance），也即是。的解在这里就不做推导了，但知道了的解，我们就可以知道了的解，即。由此我们看到中每个的运动是不独立的，所以我们来看看的自协方差矩阵，实际上也就是的自协方差矩阵。这里的推导过程过于繁琐，只写最终结果：其中，从这个自协方差矩阵的显式解（详见文末Appendix）可以看出，如果或者，转移矩阵中任意一个特征值为非正数，那么的协方差矩阵就不收敛（not converge）。换句话说，当且仅当的特征值的实部全都为严格正（strictly positive），才是平稳的（stationary）。但是，只要当的特征值存在严格正实的，那么的协方差矩阵的对应行/列在经过变换之后就平稳下来了。也就是说，这些过程及其线性组合也可以是平稳的。这样的线性组合我们就称之为协整的。为了更好地理解协整，我们再把O-U过程的离散形式写出来：其中转移矩阵.如果矩阵的特征值中有0，那么矩阵有单位特征值。拥有这种特点的随机过程就是单位根过程（unit root process）。如果矩阵为零矩阵，那么就变成了单位矩阵，也就变成了零矩阵，O-U过程就变成了随机游走（random walk）。再多说两句，大家熬一熬。假设矩阵有L个特征值为0，那么矩阵的秩就是N-L。矩阵又可以写作. 和都是(N-L)*N的满秩矩阵——看到这里应该有人能找到你们教材里的Johansen Test的影子了吧。这种表示法也就是O-U过程的误差修正（error correction）。而且这种表示法并非唯一。当矩阵有L个正特征值时，就有L个线性组合是平稳的，收敛于.也就是说，当time horizon被无限拉长，的方差是无限逼近于零的。那么我们实际要构建的协整的线性组合的目标就是要将条件方差最小化。这样一来，协整检验其实是可以放宽的。因为协整，特别是放在统计套利语境下的协整，不是机械地去做假设检验，至少不仅仅是个假设检验。Fischer Black就说过显著性检验本身对于真实世界的研究没有丝毫价值，而研究最好的方法还是要去探究模型（to explore a model）。本着这个精神，你可以有相当数量的方法构建出一个“协整”组合，这个协整未必需要通过协整检验，相反，哪怕你用基本面构建出来的组合也可以是协整的，只要在你探究统计套利本身的模型之后，按照你的理解，做出你的仿射变换。所以你看，我啰嗦这么半天，榨干了自己全部的数学知识，还讲得一点都不直观，遭人吐槽，根本无法给你带来aha时刻......所以你看，之所以统计套利会用到协整，是因为协整是天然的（innate）统计套利。同时这一番推导也告诉我们，协整其实是个可扩展的方法，统计套利也就相应的是个可扩展的策略。有没有觉得人生豁然开朗？所以你看，“人拥有此生此世是不够的，他还需要一个诗意的世界。”要理解统计套利和协整在其中的应用，哈佛商学院式的案例学习法仍是不够的，我们还需要深刻理解概念和理论本身。当你真的透彻理解一个概念，你会发现你之前所试图依赖的具体算法和实例可能只是一个窄门，而你要见天地。参考文献[1] Explaining Cointegration Analysis: Parts I and II, by David Hendry and Katarina Juselius, 2000 and 2001. Energy Journal.[2] Review of Statistical Arbitrage, Cointegration, and Multivariate Ornstein-Uhlenbeckby Attilio Meucci, 2010, SSRN[3] Cointegration Based Statistical Arbitrage by Markus Harlacher, 2012. Masters Thesis, ETH Zurich.[4] 高级计量经济学（下），靳云汇、金赛男等，2011，北京大学出版社Appendix: OU的自协方差矩阵的显式解的自协方差矩阵其中，任取两个特征值为实数的行/列得到的协方差为任取一个特征值为实数的行/列与一个特征值为复数的行/列得到的协方差为;其中，, 任取两个特征值为复数的行/列得到的协方差推导出的结果很复杂，而且没什么美感，且无关大局，更不会有人看，故略去。
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问题：有独立开发完成一个量化系统开发的人吗？
回答：这样的人我见过很多, 包括我自己就是, 但是并没有看到哪一个拿着业绩去找工作.原因就是量化这行的从业者, 并不认可你自己搭系统搞出来的业绩, 他们更相信你的学历, 你是不是斯坦福的PHD, 是不是清北的本科, 这才是真正的门槛.还有一个原因就是, 当你已经实盘验证通过, 稳定盈利了, 作为系统的开发者第一时间一定想的是加大资金去继续做, 如果还能稳定盈利, 此时你大概是不会想去工作了.如果不能稳定盈利, 大概也没脸拿着这个系统去投简历了.说穿了, 任何工作, 无论是在量化行业, 还是在计算机行业, 其实都是出卖自己的时间去换一定薪酬, 但是开发量化系统这件事本质上是在创业, 你开发出来就相当于创业成功, 你见过创业成功的人把自己赚钱的公司卖了去打工的吗?
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问题：如何评价币圈交易员凉兮？
回答：不算交易员。如果你不明白什么是职业交易员可以自己查一查，我们也懒得解释了特地来更新一下（本回答最早于七月创作，重点修改于八月，因为语音输入 后面一些时候会回来错别字修改）这个孩子呢，现在负债1,000万了，现在不仅要杀了他父亲，而且还要绑架所以我觉得他这个人，你们都觉得他年纪很小。潜力无限实际上我个人看法，这孩子如果后面不修正的话是废了。很多时候你接触衍生品接触的太早，获得很高的暴力，并不算一件好事儿。你基础没有打牢就会获得一些东西，你会产生依赖路径。我们可以看到他在以太坊1700的时候重仓做空，而且还是高杠杆从这一点无论是风控还是决策还是分析他做的都不好。并不具备这个资格，而且他以后能不能踏实下来，去重新再来去慢慢的做研究或者做失业估计都很难。至于上学更是难真正的交易或者职业交易那边的部门是分好几个重点的大类的风控占头位，其次是决策，然后是分析，再到最后落到的就是交易风控部门给到怎么样的指标，给出整体的仓位回撤的大概率，排除一些投研为极重占比机构，个别基金以分析和决策为主的，话是甚至不需要风控的，例如ark（大名鼎鼎牛市女王）其次就是决策部门，我们可以见到基金经理，或者在国内的有些人投研总监他是来参考这个分析，然后进行整体的决策分析部门就是研究员，分析师，分买方和卖方，中国中金中信，就是机构里面的卖方研究员，他们单独适合或者负责研究单个行业，不参与投资本身，拿研究单子提成很多人都是从研究员慢慢做到基金经理的。然后就是交易员，比如在机构内工作听指令下单子的，比如我要买50亿的黄金期货，你普通人你能买到这个东西吗？你有这个手法吗？一通板你肯定把盘子给拉起来了，怎么吸筹？怎么在低点买？或者说怎么在市场大概拿到一个较低的均价。后面节省出来的成本一部分就是你的薪资，甚至个别交易员可以单独开几个单子玩玩。当然也有其他的交易员，像B圈的有一些就比较豪放了，自己拿别人资金去做，收提成的20%。有专门的交易负责人来监管整个状态。以上就是整个机构给到的流程，三四个主要项目，无还是分析还是交易都要有决策，都要由决策主体来完成。把这几个位置分开，主要原因是因为人性是有弱点的，相互交叉验证以及行权可以降低人性的热点以及受到的波动。很多人觉得分析完之后执行就容易了，其实执行是很难的，因为各种后果以及你到底有没有精力去盯盘。你不能盯盘，你能拿到较低的均价吗？很难，如果账户触发风控风险，怎么跟投资者L p交代？都是一系列问题。所以我说凉兮那种算一项特别突出的吗？4个标准合格了嘛，或者单项有一项特别突出的话，也可以忽略其他三项的主要功能体，但是他有做特别突出的地方吗？无非是519， 66倍杠杆做空了……但其实我们这边测试过，单边上涨最多能承受30%的杠杆，在其他行情下更是不能承受这么高的广告，所以他这个爆仓是很正常的事情。所以他后来怎么样我们也不知道，如果他不能扭转自己的心态。那么大概是完了……因为他产生的依赖路径是只有合约能让他赚钱，只有合约能让他翻倍，只有合约来的快，他不会不想读书，不想做真正的行情的研究，或者说不想去真正的做实体就像很小的孩子就染上了d ，一样少年得志并不是这个样子的，如果你从小基本功打的就很牢，而不是靠什么运气。假如说在投资的世界里，你从小是以做分析做研究，甚至做数学模型一步一步走上来，你有强大的功底，后面你再延伸到风控，再延伸到投资，再延伸到决策，那么你后面即使失败了，你的基本功是非常扎实的，后面再起来很正常，因为你能发现很多机会，只不过是在抓是一次机会的事情。炒股的基本功是什么？我最新的几篇文章也有提到过投资 交易的基本功。依赖路径和路径反馈至关重要。
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问题：有没有回测和实盘交易用同一份代码的量化交易框架？
回答：用第三方软件炒期货是不是很low啊？所以大家都自己造轮子…
主题：金融投资讨论
问题：机器学习算法做股指期货程序化交易以及算法交易的胜率只有50%~60%，如何提高算法的胜率？
回答：机器学习本身并非一个超越其他算法的解决方案，所以我觉得提高胜率和算法本身无关，换句话说，要提高胜率，换待分类的数据吧，对于盈亏比和胜率而言，数据我觉得占8成，算法2成，这两成还有一半是归于算法让人们偷懒可以省时间。逻辑对了，什么弱智的算法结果也不会差，比方说adboost，svm，apriori几个流行的算法用于选股分类，结果没有质的差别，很多领域甚至比回归还差。
主题：金融投资讨论
问题：互联网大厂程序员想转行量化，工资高不高，前辈有什么建议？
回答：本人，30年前开始写代码，这些年转做量化，研究方向包括阿尔法和CTA策略，在大学里讲量化投资的课程。说一说我对你转行量化的意见吧。总的来讲：称着年轻在互联网大厂先多赚点钱，同时，开始学习量化知识，等到了一定的年纪在互联网大厂没机会时，转行量化也是一个不错的备选方案。一、程序员这个活，是越年轻越好。目前，国内量化已经不是几年前的情况了，你进来如果不是天赋异禀，工资一定是不如互联网大厂的。所以，你可以先扎根互联网大厂，赚上几年钱。但在年轻的时候，一定要为以后着想，毕竟，程序员是一口青春饭。我是学Pascal的，所以，从delphi1.0跟到7.0，开发过不少软件 。我们那个时代delphi你要不会用，相当于现在不会用python，但是年纪越大，越跟不动了。当然，你也可以说我水平一般般，但大部分人老程序员，不论从学习能力还是体力上，你都卷不过年轻程序员的，这是事实。二、量化这个活，是越老越好。程序员这一行发展太快，到了一定年纪，就算天天掉头发也不行，毕竟，岁月不饶人是一个铁率。但做金融这个事儿不一样，是越老越值钱，特别是你做量化的，交易经验比编程能力更重要。这里面的核心逻辑是，程序代码可以变的，但人性在金融市场里是不变的，一旦掌握，通吃一生。当然，也不是说你做量化，就是做量化投资，还包括金融科技，这都是量化的数字化的范畴。金融机构的数字化转型才刚开始，需要大量懂金融知识的程序员，按普华永道的说法，全国金融科技人才缺口150万。而金融的科技岗，可不是到了35就得走人的，毕竟在银行、保险和券商的这些岗位，大概率还是可以干到退休的。从程序员转向量化方向，你最重要的就是需要恶补金融知识，有了这些强大的基础，你随时可以过渡到量化领域，同时在这个行业中有所作为。送上一个免费资料包，在你准备的路上，先了解一点金融知识，为自己之后的quant生涯做好准备吧~~~三、中年码农转行，能接得住工资的行业还是金融年初，我被邀请给国内程序员讲了一堂【量化投资】的线上公开课，在线收看人数2000+，大部分收看的程序员在30以上，根据问卷调查，量化已经成为程序员转型的一个重要关注方向。之前有人回答，不建议程序员跳出互联网，这两年看，打脸了，35岁魔咒对码农更残酷。这三年，新冠疫情更加速了金融机构的数字化转型。据四川省金融科技学会发展研究院数据，在2020届毕业生各类行业薪酬水平排名中，金融科技以月薪13124元排名第一，不仅远高于银行、证券、投资等传统金融行业，也超过一些计算机互联网行业。2022年，根据农业银行、交通银行、浦发银行等发布的招聘需求，金融科技的人才需求尤为旺盛。其中，交通银行金融科技部门校园招聘合计多达900人，软件工程师岗位招聘人数多达700人。金融科技岗校招薪资为每月8000元至1.5万元，社招年薪在25万元至70万元之间，这个薪金完全可以接得住转岗的程序员们。当下，互联网大厂程序员过载，金融机构码农缺人，你的人生如果可以“码农开局，金融养老”，也是一个好不错的选项。有时候，给人意见也是真的不好给，万一毁了一个“中国盖茨”，不就成了罪人了吗。所以，意见是大家给，主意要自己拿。对于大部分人来讲，转行确实很难，但对于有恒心有行动力的人来讲，又不是一个特别难的事情，所以，程序员不仅仅是掉头发的问题，而是掉了之后，看没看清生活的真相。有时间的，接看我之前的高赞回答：如何入门量化（326赞）：学习量化投资怎么入门，有哪些参考书籍?如何量化赚钱（780赞）：你在国内亲眼见过自己一个人全职做 量化交易、并比同等相近能力的上班族赚得多很多的人吗？如何去找工作（768赞）：大家有没有觉得今年找工作特别特别难？如何量化期权（100赞）：做期权的人，为什么要看这本书如何量化未来（204赞）：有前辈介绍下量化交易未来的发展前景吗？如何了解工资（194赞）：请问国内量化私募研究员第一年工资是多少？如何区分量化（161赞）：量化交易和条件单有区别吗？不都是到达条件触发的东西嘛？如何转型量化（101赞）：30岁，量化开发做的不错，转量化研究员，能有多大概率转成功？如何了解量化（290赞）：量化交易的团队到底一天都干点什么如何参加比赛（025赞）：worldquant(世坤）大赛指南：做量化交易的，如何挖掘新因子如何才有智慧（1453赞）女友收入比我高，但平常约会开销是我在负担。今天女友告诉我，她会理财，每月都存钱。问我为什么不存钱？如何进行量化（圆桌题）：个人做量化交易靠谱吗？
主题：金融投资讨论
问题：宏观策略（Marco）对冲基金都是如何应用量化（Quant）的？经典策略都有哪些？
回答：谢谢 @Joe De 的邀请。个人主要做一些ALPHA和套利方面的研究，对宏观对冲没有实际操作过，没有具体经验。之前读过amazon上5星评级的一本书“Following the Trend: Diversified Managed Futures Trading”http://www.amazon.com/Following-Trend-Diversified-Managed-Futures/dp/1118410858/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1462935781&sr=8-1&keywords=Following+the+Trend%3A+Diversified+Managed+Futures+Trading，感觉还可以，题主可以读读。
主题：金融投资讨论
问题：如何在最大程度上使用C++封装代码避免被量化私募偷策略？
回答：只要你的策略够值钱，只要他想看，他就可以出钱找专业做逆向工程的工程师帮他反汇编，不需要逆向你的全部代码，只要搞清楚你的因子计算逻辑即可，因为策略的核心就在于因子，至于用什么么方法进行合成或预测，不会导致本质差别，就算有，他也完全可以从BAT聘请厉害的算法大神重新做。所以，根本就避免不了，除非他不想看，或者你完全不给。要么你跳槽到一家老板人品好的私募继续做，要么干脆转行去互联网工作自己业余做。国内量化私募这个行业，就是这样的，戾气重，痞气重，甚至匪气重。老板们已经利用前几年的市场红利迅速建立了资本壁垒，资本壁垒又会间接导致技术壁垒和资源壁垒，后来者想与其抗衡必然会越来越难。想自己单干，恐怕一般人没有那个本事和资源推翻前者，想继续打工，又会面对被前者过分压榨甚至卸磨杀驴的危险境地，不如换个行业，换个模式。附一张互联网应届硕士薪资：
主题：金融投资讨论
问题：个人炒股是不是一定干不过基金经理？
回答：基金经理都很牛逼，学历和经验都闪闪发光，人家毕竟是专业吃这碗饭的，理论上炒股会比个人要强，但由于受到诸多限制，实际上未必比得上个人。相信每一个投资股票的小伙伴都听过这样一句话：如果你不会炒股，那就把钱交给专业的人帮你打理。于是就有了基金这种产品，基金经理就是这种专业炒股的人。我们去看每个基金经理的履历，会发现他们无一不是牛逼闪闪，如清华北大毕业、十几年从证券从业经验，历史业绩都很不错。以下都是说公募基金。理论上，基金经理们学历高、智商高、懂得多，经验丰富，而且每天的工作就是研究各种股票，基金应该收益会很不错，如要亏损也会控制在一定范围，在大跌时应该及时止损，再不济，应该也要比我们这种盲目炒股的个人要强很多。以我自己亲身经历为例，2015年A股大牛市到达5178后急转直下，短短几天跌倒4500点，又反弹几天，又继续跌，又反弹，事后来看那时已经牛市的终点了，但在当时候根本无法看清到底是中期调整还是牛市真的结束了，我当时候就想，既然我无法判断到底现在是继续持有还是离场，那我买基金吧，基金经理总比我强吧，真要大跌的时候，基金经理应该能够判断继续坚守还是跑路，不指望能赚大钱，能够帮我躲过大跌就可以了。于是我把股票全部卖了，精挑细选买了一个只基金。然后大盘继续调戏股民，连续跌但又有反弹，给你泼几盆冷水后又给你希望，最后一直跌到3000点，我一看基金，妹想到这基金一点都不抗跌啊，也亏肿了。我以为这基金经理不行，于是去找别的基金，妹想到几乎所有基金都一样，都不抗跌，在这段时间都大幅回撤。从此之后我再也不相信基金经理能够帮我躲过大跌这回事，只要一跌起来，泥沙俱下，任何基金都扛不住，都会让你亏肿。最近几年我一直都在思考这个问题，为什么这么聪明的基金经理没有一个能躲过大跌？有人会说，没有谁能够预测市场，基金经理也不例外，大跌来的时候基金经理也不知道是顶，跑不掉也很正常。可是你有没有发现，我们身边炒股的人，虽然亏的占多数，但也有赚钱的，牛市顶点到来前早就及时止盈也有，熊市来临后及时止损离场的也有。但整个基金市场几千只基金，几千个如此专业的基金经理，竟然没有一个及时止盈或者止损的，竟然全都是头铁，会一直跟着市场跌到底，太诡异了，就算是几千头猪来当基金经理，也不可能都是这样。基金经理不都是炒股高手吗？为什么和我们见到的民间炒股高手完全不一样？为什么？为什么？为什么？后来我找到了答案，这里的根本原因不在于基金经理，而是监管要求导致。证监会规定，公募基金有最低仓位80%的限制。也就是说公募基金不能空仓，最少都要有80%的资金在股市里。所以大家应该明白了，基金永远不能完全出货，行情不好的时候只能象征性的卖掉20%，杯水车薪，就算是明知A股要自杀，也要跟着一起自杀。证监会之所以对公募基金有这条限制，是因为公募基金体量巨大，如果动辄大规模清仓则会对股市造成异常波动，所以这个限制的目的是让公募基金减少投机，做好价值投资。但也不是说有这条限制公募基金经理就完全没办法躲过大跌，他们可以通过优化持股配置来实现，比如把手里的部分股票换成比较抗跌的银行、保险股票。这就是为什么有时候在市场大跌的时候，银行、保险反而在涨，因为基金都在大量买入，但又有另外一个问题，大家都在买，就会推高这些股票的价格，再继续买的时候已经不便宜，一样也会面临大跌，所以基金经理也不会把手里的股票全部换成银行保险股。再来说说为什么基金经理不能像民间高手一样短时间内取得翻倍的收益。因为证监会对公募基金还有一条限制，就是对单只股票的持仓不能超过基金总净值的10%。比如某个基金经理特别看好茅台，基金规模有10亿，他也不能拿这10亿全仓买茅台，最多只能买1亿，就算是茅台股票翻倍，这种基金也只能享受10%的增幅。最后，如果大家仔细看公募基金的招募说明书，里面有一个业绩比较基准，一般都是瞄定某个指数如沪深300指数，也就是说公募基金并不追求不亏损，只要求跑赢沪深300指数就可以了，如果指数跌，基金比指数少跌一点，也算是完成目标了。所以大家如果买公募基金的话，要意识到这和民间高手帮你操盘有着本质的区别，不要期望有一个炒股高手在帮你判断买点和卖点，买基金相当于买一堆股票，什么时候卖和股票的逻辑是一样的。
主题：金融投资讨论
问题：为什么silo模式不适合量化私募？
回答：1,Marcos López de Prado自己quanttrading做得并不好。他的观点不一定对。2,国内这种模式会导致quant失去议价权，底下的人心猿意马不会好好干活。这样会使得小团队生存时间更短。这种工作模式其实只利于有管理规模的头部私募的股东们。3.个人在国内做HFT 模型，据我所知模型做得好的人几乎都是一个人。低延迟IT和模型可以分开，但是模型大都是一个人，最多有几个小弟负责一些边边角角的事情。股票资管策略不清楚，不妄加评论。
主题：金融投资讨论
问题：如何评价Libor退出历史舞台？
回答：这周是LIBOR退出历史舞台的第一周。写一篇回答也算是对之前所做工作的一段总结。LIBOR 退出的原因相信很多人都知道。它本质上不是基于真实交易，而是通过调查问卷得来的利率，易于被操纵。2012年巴克莱银行操纵LIBOR的丑闻，成为了日后LIBOR退出的导火索。虽然丑闻爆发后英国监管者曾要求银行必须保证汇报的利率与真实交易吻合，但是并不能阻挡 LIBOR 被取代的趋势。其中的原因我觉得既有道德风险方面的考虑，也有一些市场与政策上的变化，我后面会提到。LIBOR退出的影响应该是史无前例的。其所涉及的资产种类和参与者类型，覆盖了固定收益与衍生品市场的各个角落。最直接的影响就是各大金融机构需要为LIBOR消失后还未到期的相关资产定价，即所谓的LIBOR fallback provisions (谷歌翻译君叫他LIBOR后备条款）。那么到底有多少资产需要用后备条款进行定价呢？根据ARRC（即LIBOR退出的政策制定机构）2021年3月发布的阶段报告，截止2020年底，LIBOR相关的美元资产有223万亿美元，而2023年6月份美元LIBOR退出后还未到期的资产规模仍然高达74万亿美元
主题：金融投资讨论
问题：随机分析、随机控制等科目在量化投资、计算金融方向有哪些应用？
回答：stoch. control不了解，这里只说 （我了解的）stoch. analysis (SA)，主要是S(P)DE方向。是数学在金融的应用，偏数学。1. semimartingale 发展的比较早的理论。Protter写的那本书已经是standard reference了。这个框架（包括了lévy, diffusion, 等等过程）下有很多pricing和volatility 的概率／统计模型（也有海量的文献）。2. rough path theoryOxford 的Lyons主导的比较新（98年开始的？Differential equations driven by rough signals.）的S(P)DE理论。Lyons在的Oxford-Man Institute就是做量化研究的。 另外柏林的Friz 和Lyons 相似，也有做rough path在QF方面的应用。（Friz 本人也是在街上工作过的。）Remark：据我所知Haier 的regularity structure似乎没有做这方面的应用，可能Hairer还是对物理问题比较感兴趣吧。3. stein‘s method (malliavin calculus) (我怎么记得题主之前问过这方面的问题..)这个领域也有在金融方面的应用，不过不太清楚具体哪些人是experts了（单就malliavin calculus倒是知道。）4. 至于computational finance，可以粗略理解为S(P)DE 的数值算法。它本身就可以理解为S(P)DE的应用部分。放到finance的范围下，它更专注于几个针对金融模型的数值算法开发。对数值有了解的都知道，不同类型的(SP)DE有各自适合的数值解法。想了解研究的前沿方向，最直接就是看看近些年期刊上的文章，如Finance and Stochastics或者在概率／统计期刊里搜索你感兴趣的模型，如Stochastic Processes and their Applications， http://imstat.org/publications/ （个人推荐IMS的期刊，因为开源）
主题：金融投资讨论
问题：金融工程（包括程序化交易和超短线交易中） 对于 Java 的要求大约是什么水平？如何学习？
回答：传统的Quant以使用C++为主，但目前使用Java作HFT的并不少。个人觉得主要是因为C++开发的自由度/复杂性较高，随着规模的扩大，开发维护成本急剧上升。另一方面随着JVM的优化，绝大部分情况下Java性能完全够用了（或者是能改写JVM的大牛越来越多？）。个人认为目前C/C++的优势还是在于对于奇奇怪怪的硬件定制性比较好，或者是历史遗留系统就是用C/C++的。对于延时敏感的应用，楼主可以学习RealTime Java，没有上手用过不敢多说，可以参见 http://rtjava.blogspot.com.au/2009/07/real-time-java-vms.html（需要翻墙）关于RealTime Java里的GC可以参见 Real-time Java, Part 4: Real-time garbage collectionCTP是0.5秒一个数据包，如果GC处理好了，Java完全可以处理。 从What Is The Technology Stack Like Behind A High-Frequency Trading Platform? 可以看到一些采用的技术。这一块我只是管中窥豹，求真正业内人士指导。C++和Java的争议已经是编程社区里的老话题了，这个争议长时间存在，本身就说明一些问题。有过几年经验就认为自己了解问题的全部，急急忙忙否定另一方，是浅薄与不负责任的。
主题：金融投资讨论
问题：为什么2020年9月上旬股市会爆炸性下跌？
回答：股市的上涨下跌和月份没什么关系，如果能明白股市上涨和下跌的原因，就可以稳赚不赔了。无法解释，难以形容，涨跌随意。
主题：金融投资讨论
问题：期货程序化很容易得到一个看似收益率惊人的公式，己包含手续费、滑点等因素，是不是可以认定公式是有效的？
回答：1.程序化确实可以获得很优秀的利润。2.然这样的程序并不像题主所说的那么常见。程序化系统的构建，有以下几个流程：第一，程序主体的设计：这通常又有两种思路：其一是，自上而下的构建，也就是先有交易理念，再通过理念推导出交易系统，并将其程序化。比如索罗斯的交易系统，便是由他的反射理论，推导构建出的交易程序。其二是，自下而上的构建，也就是通过反复的观察，得出经验，并将其程序化。比如题主说的单纯用指标，或者指标的混合。显而易见，第一种思路的可靠性要远远高于第二种思路。其后会慢慢说到。第二，交易程序的初步检验：交易系统的检验，原则是“接近实战”，也就是必须充分考虑手续费和滑点的影响。在初步检验里，因为没有进行任何优化，检验的结果比较能够反映出上一步所设计的交易系统是否具有持续盈利的潜力，如果在这一步就已经失败，那么说明交易思路或者经验可能是错误的，至少是片面的，并不具备持续盈利的能力。通常认为，在这一步，系统的胜率应该在50%以上，最大回撤时间不超过90个周期（因不同级别的交易系统不能按统一时间计算），连续亏损次数不超过5次，那么这个系统基本具备持续盈利的能力。第三，交易系统的优化：经过初步检验的交易系统，可以进入优化阶段，很多程序化交易者反对优化，因为优化会使交易系统更适用于过去而无用于将来，即优化陷阱。我认为主要还是交易者优化的时候，是采用了数据优化，还是理念优化。打个比方，一个交易系统设计的理念是顺势突破交易法，如海龟交易法（突破N周期高点做多，跌破N周期低点做空）数据优化就是寻找N的最优值，而理念优化，就是寻找比单纯的突破法更优秀更高效的交易思路。这里就可以看出在第一步程序设计时候的两种思路之优劣了。第四，交易系统的外推检验：通过了优化的系统，已经初步成熟，外推检验就像生产线中的质检一样，一个产品能否上市，这是最重要的一个环节，对前期的结论具有一票否决权。外推检验分两种：一种是时间外推，即用更多的数据进行回测，观察交易系统是否稳定。二种是品种外推，如题主的螺纹程序，拿去橡胶，铜，豆粕，股指这些活跃品种上进行回测，甚至在外汇，国外商品，国外股市上进行检验。一套具备实盘盈利前景的系统，必须适用于市场上绝大部分品种的交易。如果不能经过外推检验，那么这个系统很可能只是一个偶然，或者已经过度优化了。第五，交易系统的实盘使用和维护：很少有系统是能经过第四条检验的，如果走到这一步，恭喜了，你可以相对安心的用它来赚钱了。当然也不是睡睡觉数数钱那么简单，电脑有时候也是会出问题的，这个问题暂且不论，一个非常严重的现象是，行情波动的特征是会变的。其变化表现在：其一，波动特性改变了。举例来说：2005年之前，只要有个最简单最简单的均线系统（上五日线做多，下五日线反手做空），就可以发大财了。但是2005年以后，这样简单的系统获利已经不稳定，而09年以后，基本就不可能再用来获利了。又如前几年，做股指高频交易的人都发财了，我听到最高的一年有30倍，但是现在，高频交易都已经开始自相残杀了。为什么？因为市场上精明的交易者越来越多了，当你的对手还在用肉搏的时候，只要有一把手枪就可以称王，但是现在，大家都已经开上飞机坦克了，战场结构必然变化。其二，交易环境变化。比如今年，期货夜盘的大量推出，导致不同时间段的交易分布不再均匀，很多交易系统便不能适应了。前两年期货很多小合约改成了大合约，也导致了很多微观波动结构的改变。所以交易系统必须时时进行维护和修补，甚至必要时直接宣布它死亡。从这一点上看，又可以发现，第一步设计交易系统的两种方式的优劣。自下而上开发的系统，永远只是根据开发时期的数据作为样本，日后修改起来将非常频繁，也非常困难，而自上而下开发的系统，它是接近于本质的，而市场波动的本质特征，几百年来都未曾改变，只不过表现方式变了而已。这几年我也开发过几个程序化系统，比如今年年初开发的白银程序化，投入实盘也半年多了，收益也超过300%，这是一个自下而上的交易系统，只能通过白银，股指，这些震荡特性明显的品种测试。胜率50%，赔率1.8倍（一个优秀的系统，应该有3倍以上的赔率），它是靠数量累计获胜的。贴张最近一年的资金曲线，但回撤期太长，所以不算是一个优秀有活力的系统交易要成功，必须是走系统化交易的路线的，程序化只是系统化交易的一种方式。最后说一点我认为最重要的：任何一个交易系统，一定要有客观、明确的界定其失效（死亡）的方法。没有任何一个系统是可以一劳永逸的，即便是自上而下的系统，也是会有失效的时候，只不过使用周期比较长，所以必须要有界定其死亡的标准。比如上图的白银系统，最近半年我都没有修改，中间经历了2个多月的调整，我当时判断它死亡的标准是，回撤掉前期利润总和的1/10或者超过3个月，判断为留院观察，再等2月资金曲线不能创新高直接宣布死亡。交易系统的设计是一件很有乐趣的事情，以上是个人浅见，欢迎指正和探讨！
主题：金融投资讨论
问题：多因子模型是否真的可以带来阿尔法（alpha）？
回答：稍微把话题拓展到因子投资 (Factor Investing) 上面来吧，题主的问题可以进一步变为：科学的利用系统化的因子投资体系能否为投资者带来更高的投资回报?答案是肯定的。主要因为以下两点:因子投资能够极大的扩展投资规模。针对某一个基准投资组合，可以构建出多套持仓不同但因子暴露 (Exposure) 极为相近的投资组合。因子投资规模拓展在现有的技术条件内十分廉价，不再需要大量的人力和时间进行低效的调研，而只需要IT设备和数据的支持。以上两点，决定了因子投资框架的边际管理成本十分低。在管理大规模资金的时候，这一优势即可以转换成管理人的费用优势，极大的降低了投资者所支付的费用成本。从投资者费用后回报率的角度，完全算的上是超额回报。相关回答：怎么区分 alpha 因子和风险因子？资产组合的分散化程度（diversification） 该如何定义？如何量化地判断一个基金经理的表现是否具有持续性，即能持续的跑赢同业？啊，打字好累啊。
主题：金融投资讨论
问题：国内顶尖的量化投资团队有哪些？
回答：凯纳 君耀 宽德 青骓 涵德 思勰 锐天 博普 金锝 富善 幻方 均直 明汯 九坤 博煊 黑翼另外 很多券商自营部做得也非常不错绝大部分打旗号的吹业绩的 最多也就是自营产品不错 更甚者就是骗子 至少是骗管理费的 闷声发大财依然是投资界主流
主题：金融投资讨论
问题：目前国内的高频交易业务对研发人员的需求如何？
回答：应该不能吸引顶尖计算机人才。。。看到的大多数是学物理之类的在做>< 现在国内可以做高频的品种比较少，资金容量有限。。。职业发展应该就是自己悄悄赚钱悄悄爽，想有存在感和影响力是比较难的（所以比较不能吸引顶尖计算机人才吧）。。。